Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
CVPR 2014 3D Reconstruction from Accidental Motion
This video is better viewed in high definition. We have discovered that 3D reconstruction can be achieved from a single still photographic capture due to accidental motions of the photographer, even while attempting to hold the camera still. Although these motions result in little baseline and therefore high depth uncertainty, in theory, we can combine many such measurements over the duration of
大規模特定物体認識技術およびその最新研究事例 - yu4uの日記
信学会の自分の記事、今は条件付きで公開できるらしいので、以前の解説記事を公開します。会誌なのでふわっとした感じになってますが… 内田祐介, 酒澤茂之, "大規模特定物体認識の最新動向," 信学会誌, Vol. 93, No. 3, pp. 207-213, 2013. Copyright (C) 2013 IEICE. 公開条件等の認識が間違っていたらご指摘ください！ もう少し新しい情報を追加した記事を画像ラボさんに寄稿させて頂いたのですが、こちらは公開できないのでそのうちアップデートして別の記事として公開したいですね。 内田祐介, 酒澤茂之 "大規模特定物体認識技術およびその最新研究事例," Vol. 24, No. 12, pp. 61-68, 2013.
VLFeat - Home
The VLFeat open source library implements popular computer vision algorithms specializing in image understanding and local features extraction and matching. Algorithms include Fisher Vector, VLAD, SIFT, MSER, k-means, hierarchical k-means, agglomerative information bottleneck, SLIC superpixels, quick shift superpixels, large scale SVM training, and many others. It is written in C for efficiency an
RootSIFTのススメ - yu4uの日記
以前、CVPR'12特定物体認識に関する論文を全部軽くレビューしました。 ECCV'12とCVPR'12の特定物体認識関連の論文にひたすら1行説明（所感）を付けてみた - yu4uの日記 正直これは！というものはなかった印象ですが、Three things everyone should know to improve object retrieval [1] の、"Three things" のうち最初の1つ (RootSIFT) は良いものだと思うので紹介してみます。 要旨 RootSIFT＝SIFTのベクトルをL1正規化した後、各次元のルートを取ったベクトル、距離計算はユークリッド距離で行う 既存のSIFTを利用したシステムに上の処理を追加するだけで使え、それだけで認識精度が結構向上する 特定物体認識でSIFT使ってるならRootSIFTを使うべき（多分一般物体認識でも？HOGにも有
What Makes Paris Look like Paris?
http://graphics.cs.cmu.edu/projects/whatMakesParis/ What Makes Paris Look like Paris? People Carl Doersch Saurabh Singh Abhinav Gupta Josef Sivic Alexei A. Efros Abstract Given a large repository of geotagged imagery, we seek to automatically find visual elements, e.g. windows, balconies, and street signs, that are most distinctive for a certain geo-spatial area, for example the city of Paris. Thi
Inverting and Visualizing Features for Object Detection
We present several methods to visualize the HOG feature space, a common descriptor for object detection. The tools in this paper allow humans to put on "HOG glasses" and see the visual world as a computer might see it. Check out this page for visualizations of the HOG feature space. Code is available if you wish to make your own. Quick Jump: Code Overview Four Algorithms What does HOG see? Diagnos
実践 コンピュータビジョン
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
OpenCVで写真を漫画風に加工しよう 〜実装編〜 | DevelopersIO
上記ファイルを作成しましょう。ファイルを作成したら、実装ファイルの拡張子を.mから.mmに変更します。実装ファイルの拡張子を.mmにすると、ファイル中にObjective-CとC++のソースコードを混在させることができます。 FilterBaseクラス FilterBaseクラスはフィルタクラスの抽象クラスです。CGImageからOpenCV画像データに変換したり、OpenCV画像データからCGImageに変換したりするメソッドを定義しておきます。また、このクラスを継承したサブクラスにてフィルタ処理をかけるときに使用するメソッド- doFilter:も定義しておきます。 FilterBase.h #import <Foundation/Foundation.h> #import <opencv2/opencv.hpp> @interface FilterBase : NSObject /*
コンピュータビジョンのソースコード/ライブラリのまとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec
『アメブロFace向け顔認識システムの開発』
はじめまして。アメーバ事業本部でアプリケーションエンジニアをしています、寺本と申します。 サイバーエージェントに入社後、ブログのエンジニアを経て、現在はアメブロFaceというスマホ向けサービスを担当してます。アメブロFaceについては、こちらのプレスリリースやこちらの弊社広報ブログでも紹介されていますのでご覧ください。 今回はアメブロFace向けに開発した「顔認識システム」について、弊社研究レポートから抜粋してご紹介いたします。アメブロFaceでは、この顔認識システムを用いて事前に約1,400万枚のブログ画像に顔認識を実施することで、顔写真のみを表示できるようにしています。今回1,400万枚の全画像に対して顔認識させるのに、16コアCPUのマシン6台で約1ヶ月程かかりました。かなりCPUパワーを使う手法ではありますが、精度についてはなかなかのものになっています。 それでは、以下ご覧ください
Tiny Images Dataset
Overview This page has links for downloading the Tiny Images dataset, which consists of 79,302,017 images, each being a 32x32 color image. This data is stored in the form of large binary files which can be accesed by a Matlab toolbox that we have written. You will need around 400Gb of free disk space to store all the files. In total there are 5 files that need to be downloaded, 3 of which are larg
顔のニキビを一刻も早く治す効果的な方法
顔のニキビを一刻も早く治す効果的な方法 大事な日が控えている時に限ってできてしまうこと、ありませんか？ ニキビができてしまうと、それだけで気分も落ち込み、印象も大分変わってしまいますよね？ 私も最近まではチョコチョコニキビができてしまうことがありました。 最近は以下の対策をすることで、劇的にニキビに悩むことが少なくなりました。 よかったら参考にしてみてください。 【YouTube】赤ら顔を治す方法こちら 顔のニキビの原因 まずはニキビができてしまった原因を特定しましょう。 ニキビの原因は様々です。 食生活の乱れ、角質の汚れ、メイクがきちんと落とせていない。 乾燥によるニキビ、または疲れが溜まっていたり、ストレスが溜まっている場合、ホルモンのバランスが崩れている場合などが挙げられます。 自分のニキビの原因が何なのかを知ることもとても大切です。 対処法その１ 原因が分かったら、その原因を排除し
Publications | Kevin Karsch's Homepage
An Approximate Shading Model for Object Relighting Liao, Z.; Karsch, K.; Forsyth, D. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. Graphics Vision Inverse Rendering Techniques for Physically Grounded Image Editing Karsch, K.. Inverse Rendering Techniques for Physically Grounded Image Editing. Doctoral Thesis. University of Illinois at Urbana-Champaign. March 2015. Graphics HCI Visi
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